Arm tuyên bố AI tác tử cần một kiểu CPU mới, nhưng Intel cho rằng thị trường chưa chắc đã cần

Làn sóng AI tác tử, tức các hệ thống AI có thể tự lên kế hoạch, gọi công cụ, thực hiện chuỗi tác vụ và phối hợp nhiều bước thay vì chỉ trả lời một câu hỏi đơn lẻ, đang đẩy CPU trở lại tâm điểm hạ tầng trung tâm dữ liệu. Trong vài tuần gần đây, cả Arm lẫn Nvidia đều lần lượt giới thiệu các bộ xử lý được thiết kế riêng cho kiểu tải này. Arm gọi thiết kế mới của mình là AGI CPU, còn Nvidia quảng bá nền tảng agentic compute dùng CPU Vera. Tuy nhiên, Kevork Kechichian, lãnh đạo mảng Máy tính công nghiệp & Panel PC của Intel và từng là phó chủ tịch cấp cao phụ trách kỹ thuật giải pháp tại Arm, cho rằng ý tưởng về một “CPU hoàn toàn mới cho AI tác tử” có thể đang được thổi phồng hơn nhu cầu thực tế của hyperscaler, tức các nhà vận hành đám mây siêu quy mô như AWS, Google hay Microsoft, cũng như doanh nghiệp lớn.

Trong nhiều năm, GPU, tức bộ xử lý đồ họa vốn rất mạnh ở các phép tính song song, và các AI accelerator, tức chip tăng tốc chuyên dụng cho trí tuệ nhân tạo, gần như chiếm hết sự chú ý. Nhưng khi AI tác tử phát triển, bản chất công việc lại không chỉ là suy luận mô hình. Các framework điều phối tác tử, các lệnh gọi API, các bước dàn xếp dữ liệu và cả những đoạn mã do AI sinh ra đều cần một nơi để chạy hiệu quả, và phần lớn những tác vụ đó phù hợp với CPU hơn là GPU. Nói cách khác, GPU vẫn rất quan trọng cho huấn luyện và suy luận nặng, nhưng CPU đang trở thành bộ não điều phối cho lớp vận hành xung quanh AI tác tử.

Tại sự kiện Arm Everywhere ở San Francisco, Mohamed Awad, Phó chủ tịch điều hành phụ trách Cloud AI của Arm, lập luận rằng các bộ xử lý x86 hiện nay không được tạo ra để phục vụ AI tác tử. x86 là kiến trúc lệnh lâu đời thống trị máy chủ và PC, nhưng theo Arm, nó đang mang theo nhiều đặc tính lịch sử không còn tối ưu cho kiểu tải mới. Awad chỉ ra các chế độ boost, tức cơ chế tăng xung nhịp tạm thời để đẩy hiệu năng, công nghệ SMT hay simultaneous multithreading, thường được biết đến với tên hyperthreading, cho phép một lõi xử lý nhiều luồng cùng lúc, cùng các bộ tăng tốc chuyên biệt khác. Theo ông, những tính năng này chiếm diện tích đế chip, làm tăng điện năng tiêu thụ và không bền vững khi phải chạy tải kéo dài trên toàn bộ con chip.

Để phản biện x86, Arm đưa ra AGI CPU với mức điện năng 300W và 136 lõi, nhấn mạnh triết lý chỉ giữ lại những gì trung tâm dữ liệu cho AI tác tử thực sự cần: hiệu năng, khả năng mở rộng và hiệu quả năng lượng. Một điểm đáng chú ý là chip này không đi theo hướng tăng cường mạnh các khối SIMD, viết tắt của Single Instruction, Multiple Data, tức cơ chế cho phép một lệnh xử lý đồng thời nhiều phần tử dữ liệu. SIMD rất hữu ích cho các tác vụ tính toán vector, nhưng Arm cho rằng AI tác tử thiên về điều phối và di chuyển dữ liệu hơn là các phép toán vector nặng. Vì thế, AGI CPU chỉ dùng hai đơn vị vector rộng 128-bit, thấp hơn đáng kể so với phần mở rộng AVX 512-bit thường thấy trên CPU máy chủ hiện đại của Intel và AMD.

Arm cũng đặc biệt nhấn mạnh việc AGI CPU không hỗ trợ SMT. Theo lập luận của hãng, khi chạy hai luồng trên cùng một lõi, số lượng công việc tăng lên nhưng tài nguyên I/O, tức đầu vào đầu ra, và băng thông bộ nhớ không tự động tăng theo. Kết quả là nút thắt cổ chai chỉ bị chuyển từ lõi xử lý sang nơi khác trong hệ thống. Với AI tác tử, nơi nhiều tiến trình có thể cùng tranh chấp dữ liệu, Arm cho rằng cách tốt hơn là dùng nhiều lõi đơn giản, độc lập, thay vì cố ép thêm luồng trên mỗi lõi.

Kechichian của Intel không bác bỏ hoàn toàn các luận điểm của Arm. Ông thừa nhận rằng nếu nhìn vào tải công việc của AI tác tử, nhiều phần đúng là thiên về di chuyển dữ liệu và orchestration, tức điều phối luồng công việc, nên việc không cần các khối SIMD quá lớn là điều hợp lý. Ông cũng đồng ý rằng cả CPU Arm lẫn x86 ngày nay đều có những tính năng không phải lúc nào cũng cần cho framework tác tử. Tuy vậy, ông cho rằng nhiều khối tăng tốc mà Intel đã phát triển trong vài năm qua vẫn hữu ích, chẳng hạn QuickAssist, công nghệ giúp tăng tốc nén, giải nén và các tác vụ mật mã, những thành phần vẫn xuất hiện thường xuyên trong hạ tầng AI và đám mây.

Điểm Intel ít bị thuyết phục nhất là lập luận chống SMT của Arm. Kechichian chỉ ra rằng ngay trước khi Arm quảng bá CPU không SMT như một ưu thế, Nvidia lại công bố Vera, một CPU khác cũng hướng tới AI tác tử nhưng có hỗ trợ multithreading. Trên Vera, Nvidia sử dụng 88 lõi Olympus tùy biến dựa trên Arm và triển khai cái họ gọi là spatial multithreading. Đây là một biến thể mà tài nguyên lõi được chia theo không gian, thay vì chia theo thời gian như cách SMT truyền thống trên nhiều chip x86 vận hành. Theo Intel, điều này cho thấy multithreading không phải lúc nào cũng là gánh nặng; với một số tải phù hợp, nó vẫn có giá trị. Thực tế, IBM vẫn tiếp tục bán CPU Power với bốn hoặc thậm chí tám luồng trên mỗi lõi, chứng minh rằng lợi ích của SMT phụ thuộc rất lớn vào loại ứng dụng.

Lập luận phản công đáng chú ý nhất của Intel là: nếu chấp nhận logic của Arm, thì Intel thực ra đã có sản phẩm tương tự. Bên cạnh dòng Xeon Granite Rapids dùng P-core, tức lõi hiệu năng cao, Intel còn có Sierra Forest và Clearwater Forest, các bộ xử lý tập trung vào E-core hay lõi tiết kiệm điện với mật độ rất cao. Riêng Clearwater Forest được Kechichian mô tả là có nhiều điểm giống AGI CPU: tới 288 lõi tối giản, ít phần mở rộng SIMD và 12 kênh bộ nhớ DDR5 tốc độ cao. DDR5 là thế hệ RAM máy chủ mới với băng thông cao hơn, rất quan trọng khi nhiều lõi cùng truy cập dữ liệu. Theo ông, con chip này đã có đủ mật độ tính toán, số lõi lớn và cũng không có SMT.

Arm phản biện rằng AGI CPU không chỉ tối ưu mật độ mà còn được thiết kế quanh mục tiêu tối đa hóa băng thông bộ nhớ trên mỗi lõi. Hãng nêu con số khoảng 6 GB/s cho mỗi lõi trên mẫu 136 lõi, cao hơn đáng kể so với cách cấu hình của nhiều đối thủ. Băng thông bộ nhớ trên mỗi lõi là thước đo quan trọng với các ứng dụng bị giới hạn bởi tốc độ cấp dữ liệu hơn là sức tính toán thuần túy. Dù vậy, bài toán này phụ thuộc mạnh vào tỷ lệ giữa số lõi và hệ thống nhớ. Một chip có ít lõi hơn nhưng dùng cùng lượng tài nguyên bộ nhớ thường sẽ cho băng thông trên mỗi lõi cao hơn. Vì thế, theo Intel, nếu so các cấu hình tương đương 136 lõi với 136 lõi thay vì lấy mẫu tối đa 288 lõi của Clearwater Forest ra đối chiếu, khoảng cách thực tế có thể nhỏ hơn nhiều.

Điểm mấu chốt trong tranh luận không nằm hoàn toàn ở kiến trúc, mà ở câu hỏi liệu khách hàng có thực sự cần một dòng CPU gắn nhãn “agentic” hay không. Intel cho biết hiện họ chưa thấy nhu cầu rõ rệt cho Xeon 6+ trong các kịch bản AI tác tử; thay vào đó, các chip nhiều lõi hiệu quả này đang được ưa chuộng hơn trong mảng mạng, chẳng hạn xử lý gói tin. Điều đó cho thấy thị trường vẫn đang trong giai đoạn thăm dò: các hãng chip muốn định hình một phân khúc mới, nhưng khách hàng có thể vẫn đang dùng những CPU mật độ cao hiện hữu để chạy tác vụ tương tự mà chưa cần một danh mục sản phẩm hoàn toàn riêng biệt.

Từ cuộc khẩu chiến giữa Arm và Intel, có thể thấy một thực tế rõ ràng: AI tác tử đang thay đổi cách giới công nghệ nhìn về CPU trong trung tâm dữ liệu. Những tiêu chí như số lõi cao, hiệu quả điện năng, băng thông bộ nhớ, mức độ tối giản của SIMD và cách xử lý multithreading đang trở thành chủ đề nóng. Tuy nhiên, khác biệt giữa “CPU mới cho AI tác tử” và “CPU nhiều lõi hiệu quả vốn đã tồn tại” hiện vẫn còn mờ. Arm muốn thuyết phục thị trường rằng cần một kiến trúc được cắt gọt riêng cho kỷ nguyên tác tử. Intel thì cho rằng phần lớn nhu cầu đó có thể đã được đáp ứng bằng các thiết kế hiện có. Trong ngắn hạn, người chiến thắng có lẽ không phải hãng đưa ra khẩu hiệu mạnh hơn, mà là hãng chứng minh được hiệu năng thực tế, mức tiêu thụ điện và chi phí vận hành tốt hơn trong các triển khai AI ngoài đời thật.